【摘要】：聲學(xué)多普勒測速聲納是利用多普勒效應(yīng)原理,精確測量平臺對地絕對或?qū)λ鄬λ俣鹊囊环N重要海洋觀測儀器,已廣泛應(yīng)用在海洋資源開發(fā)、導(dǎo)航控制、航道測量等諸多領(lǐng)域;隨著作業(yè)需求的不斷提高,精確測速問題一直受到人們的關(guān)注。本文著重圍繞未知非平穩(wěn)測速噪聲中的速度估計問題,從自適應(yīng)濾波處理角度研究了提高測速估計精度的方法。聲吶性能受環(huán)境影響嚴重,而未知非平穩(wěn)噪聲假設(shè)更符合聲學(xué)多普勒測速聲吶的噪聲模型。基于“厚尾”噪聲分布的速度估計或魯棒性速度估計等方法解決了經(jīng)典卡爾曼濾波的不足,然而,由于參數(shù)需要人為設(shè)計,實際應(yīng)用具有一定的局限性。本文基于變分貝葉斯方法研究噪聲統(tǒng)計模型,實現(xiàn)對未知非平穩(wěn)測速噪聲的實時推斷,在此基礎(chǔ)上,利用變分貝葉斯卡爾曼自適應(yīng)濾波算法(VBAK,Variational Bayes Adaptive Kalman Filter)實現(xiàn)對速度信息的最優(yōu)估計。我們從以下兩個角度評估VBAK算法性能:1)構(gòu)建了兩個典型測速場景,并通過直接性指標(biāo)(RMSE、CEE%、EE%)和間接性指標(biāo)(估計誤差與真實誤差相關(guān)系數(shù))對VBAK算法進行了定量評估;2)通過處理外場試驗數(shù)據(jù)評估了VBAK算法的實際應(yīng)用效果。結(jié)果表明:VBAK算法相比于經(jīng)典Kalman濾波算法優(yōu)勢明顯,能夠較好地解決未知非平穩(wěn)噪聲情況下的聲學(xué)多普勒測速信息估計問題,估計精度得到進一步提高,達到了預(yù)期目標(biāo)。
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工程大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：U666.7
【圖文】：

圖 4.13 外場試驗場景理結(jié)果納基陣坐標(biāo)系下x 軸、y軸分速度、合速度以及 GPS 測量平臺運所示。1234x軸1234y軸0 200 400 600 800 1000 12002345time: s速合度MeasurementGPS圖 4.14 外場試驗數(shù)據(jù)

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本文編號：2731457